
医療従事者向けの記事では、一般向けのAI活用記事と違い、安心材料と信頼性が重要になります。
参考)https://laboz.jp/nursing-blog-guide-seo-writing-techniqu/
そのため、単なる便利さではなく、実務で事故を起こしにくいプロンプト設計が必要です。
参考)https://www.mhlw.go.jp/content/001439423.pdf
記事の精度を上げるには、テーマ、想定読者、悩み、記事のゴール、文字数を先に与えるのが有効です。
加えて、医療分野では「一般向け」「患者向け」「院内向け」のどれかを最初に固定すると、表現の迷いが減ります。
AIは曖昧な指示だと広く浅い文章になりやすいため、条件は少数でも具体的にするのが基本です。
見出し構成は、H2で大枠、H3で詳細を分けると執筆が進めやすくなります。
各段落は短めにし、結論、理由、具体例の順で進めると、医療情報でも読みやすくなります。
また、事実確認が必要な部分と、説明の言い換えだけでよい部分を分けると、校正が速くなります。
医療機関の発信では、絶対安全、必ず治る、国内最高峰のような表現は避けるべきです。
参考)https://jsprs.or.jp/member/committee/wp-content/uploads/2020/05/iryokikan_hp_kinshi.pdf
体験談、ビフォーアフター、治療効果の強い断定も、条件次第で問題になるため慎重に扱う必要があります。
また、患者名、病状、写真、会話内容などは個人情報や守秘義務の観点で非常に危険です。
参考)https://nagasaki-nurse.or.jp/outline/pdf/2022_26anzen.pdf
意外と効くのは、AIに直接「記事を書く」より先に、院内で確認すべき事実リストを作らせる方法です。
たとえば、診療時間、費用、対象年齢、禁忌、リスク、問い合わせ先のような項目を先に棚卸しすると、誤記を減らしやすくなります。
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